无人机双机编队攻击作战效能评估

针对无人机双机编队任务协同/非协同攻击作战情况,运用概率论及搜索理论,建立了目标搜索、识别、攻击作战的效能评估数学模型,在此数学模型基础上分析了任务协同和非协同条件下的攻击任务成功率及影响因素,结果得出双机协同、非协同在不同作战情况下有着各自的优势。分析结果对实际作战安排做出了指导性原则,对提高无人机集群作战效能具有实际意义。     

基于任务协同的有人机/无人机 对海攻击作战效能评估研究

通过分析攻击敌海上舰船目标过程中有人机/无人机编队的作战使用方式及影响其作战效能的主要因素,建立了有人机/无人机编队协同攻击海上目标的作战效能评估指标体系,运用ADC法构建了有人机/无人机混合编队攻击敌舰船目标作战效能评估模型,通过算例证明了该方法适应于有人机/无人机编队的作战效能评估,为有人机/无人机协同作战决策提供了有效的参考依据。     

多架无人作战飞机攻击行为的协调

建立了基于Agent的无人作战飞机指挥控制系统的形式化语义模型，提出了无人作战飞机编队的联合作战目标、联合作战意图和协同攻击效能的定义，以及结合联合作战意图、协同作战效能的多架无人作战飞机编队攻击行为的协调方法。仿真结果表明，结合联合作战意图和协同攻击效能的攻击行为可有效地提高编队的作战效能。     

多无人机协同编队飞行控制的研究现状

多无人机（UAVs）编队飞行的协同侦察、作战模式可以在一定程度上提高单机单次作战任务的成功概率,因而引起各国对多机编队飞行的研究热潮。针对这一情形,在介绍了多UAV协同编队飞行（CFF）的定义和应用特点的基础上,结合近年来国内外多UAV编队飞行的发展状况和一些主要的研究成果,着重分析和讨论了编队飞行控制中几个相关的关键技术问题,主要包括：队形设计、气动耦合、队形的动态调整、航迹规划、信息互换以及编队飞行控制策略等问题;最后对未来的发展趋势进行了展望。研究成果对正在研究的多机作战平台系统的协同作战技术具有一定的参考意义。     

有人/无人机协同作战运用研究现状与展望

有人/无人机协同是未来作战样式的重要发展方向,对于加快发挥无人机装备的作战价值,与有人机形成优势互补、协同高效的作战体系具有重要意义。首先,总结了近年来国内外在有人/无人机协同作战方面的重点研究项目进展;然后,阐明了有人/无人机协同作战的协同关系与指挥架构,并从规划控制的角度梳理了该领域涉及的关键技术(主要包括协同任务分配、协同航迹规划以及协同飞行控制);最后,对未来有人/无人机协同作战运用的研究发展方向进行了总结和展望。     

基于蚁群算法的无人机航路规划

为了提高无人机(UAV)作战任务的成功率，在敌方防御区域内执行攻击任务前必须规划设计出高效的无人机飞行航路，保证无人机能够以最小的被发现概率及可接受的航程到达目标点。针对这一问题，对新近发展的蚁群算法进行了讨论，提出了适用于航路规划的优化方法，并对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算。仿真结果表明，该方法是一种有效的航路规划方法。     

有人/无人机协同编队控制研究综述

有人/无人机协同作战是未来联合作战的重要作战样式之一,开展协同编队控制相关理论和技术研究,将有效促进协同作战能力的提升。针对有人/无人机协同编队控制问题,剖析有人/无人机协同作战的内涵,分析归纳协同作战验证项目的进展情况及发展趋势。在梳理有人/无人机协同编队控制结构的基础上,结合有人/无人机平台使用特点,从编队作战运用流程视角出发,对有人/无人机协同编队控制方法、编队生成与保持、编队重构、编队避障的研究现状进行系统综述,提出了下一步亟待解决的问题及深入探索的方向。相关研究可为有人/无人机协同作战运用提供技术参考和方向指导,具有重要的军事意义。     

“忠诚僚机”式有人/ 无人机协同作战概念 与任务管理技术研究

“忠诚僚机”式作战概念定义了有人机与无人机协同作战的新理念，颠覆了传统作战模式。在有人/ 无人机协同作战过程中，有人机以指挥者的角色，对作战任务进行分解、分配与管理。实现有人/ 无人机编队 之间在时间、空间上的协同与配合，而无人机在有人机的指挥下完成侦察与打击等任务。     

基于遗传算法的云协同异构服务动态适配研究

在分析传统网络中心战的概念和特点的基础上,阐述了网络中心战的协同作战过程,借鉴云计算技术的基础架构管理方法,为了保证时间、空间上都具有异构性的不同作战资源,能够有效地分配到战场上的作战目标,通过深入分析军事组织协同作战理论,提出了基于遗传算法的云协同异构服务动态适配模型,通过具体的算法案例分析,验证了算法的有效性。     

飞航导弹协同作战信息化体系构建及分布式仿真

分析了空/天平台与多导弹协同的作战信息化体系,提出了全体系下信息化协同作战典型作战使用流程,且利用HLA-RTI建立了信息化体系四导弹协同作战的仿真系统,并进行了信息化体系的多导弹协同作战侦察、指挥与控制功能演示.为多导弹协同作战信息化体系建设提供参考.     

基于 ABMS的无人机编队协同制空任务效能评估

无人机是海空作战的重要力量,制空作战是未来无人机的重要任务之一。为研究无人机编队协同制空作战的制胜机理,评估无人机编队协同制空作战效能:首先,对无人机编队协同制空任务进行分析,明确典型作战过程;然后,采用基于 Agent的建模与仿真(Agent-basedmodelingandsimulation,ABMS)方法,构建攻击型无人机、预警型无人机和空空导弹的 Agent模型,开展多无人机协同制空作战仿真和效能分析。结果表明,无人机探测距离、编队内攻击型无人机的数量,以及编队内有无预警型无人机,这些都将对作战效能产生重要影响,该结论可为无人机协同作战运用提供参考。     

有人-无人机协同空战机动决策研究

目前，有关无人机空战的研究主要考虑无人机的完全自主决策机动算法，关于有人机有限监督决策下的空战机动决策的研究鲜有报道，更缺乏对有人—无人机协同作战的研究。为实现无人机协同空战过程中的自主机动，设计一种基于路径规划技术的有人—无人机协同空战机动决策模型。首先，引入动态栅格环境，自适应调整栅格规模和分辨率，以弥补静态栅格环境规划空间越大规划效率越低的缺陷；然后，将A star 算法规划路径作为参考路径，提出ACO-A star 混合路径规划算法，以提升ACO 算法的寻优效能；最后，基于均值聚类算法设计有人—无人机协同空战机动决策算法。进行空战对抗仿真模拟，结果表明：所提出的算法具有更好的决策正确性，可有效提升空战胜率。     

基于Leader-Follower编队的无人机协同跟踪地面目标制导律设计

对地面目标的自动跟踪是无人机在任务应用阶段需要解决的重要问题之一,多无人机协同跟踪能够提高对目标运动状态的估计精度并降低目标丢失的概率,因而具有重要研究意义。本文提出了一种基于Leader-Follower编队的无人机协同跟踪制导方法,解决了传统Standoff跟踪模式对地面目标的速度范围限制问题。首先,通过控制无人机的航向不断趋近于地面目标牵连跟踪圆切线方向的方法设计了Leader无人机自动跟踪地面目标的制导律并完成了稳定性证明;其次,通过控制Follower无人机的速度和航向角逐渐趋近于Leader无人机速度和航向的协同跟踪策略,分别设计了Follower无人机自动跟踪Leader无人机的制导律和编队相位协同制导律并完成了稳定性证明;最后,分别针对静止目标、匀速直线运动目标和变速运动目标的跟踪问题进行了仿真验证,结果表明所提出的制导方法能够实现对不同运动状态地面目标的自动协同跟踪,并且跟踪性能优于基于李雅普诺夫向量法的制导方法。     

有人机/无人机协同任务控制系统

针对有人机/无人机协同任务控制系统的设计和实现问题展开研究。结合有人机/无人机协同控制过程的特点,提出了基于自然语言接口方式的有人机/无人机协同任务控制系统结构。在此基础上,分析了系统模块的关键内容,设计了面向有人机与无人机交互过程的任务指令格式,提出了基于优先级的任务模式调度策略,针对无人机的典型任务模式,讨论了航路规划的计算方法选择,最后构建了有人机/无人机协同任务仿真环境。仿真试验结果验证了整体方法的可行性。     

面向无人机蜂群的航电云多层任务调度模型

在航空作战体系中，基于航电云的无人机（UAV）蜂群作战是提高未来无人机综合作战能力的一种新模式。针对无人机蜂群作战的航电云架构，如何将云端作战任务派发到无人机且保证作战任务完成时间是其中关键。在无人机蜂群分层分簇网络结构和模块级资源虚拟化的基础上，对传统单层平台级任务调度模型进行改进，提出了一种细化到模块级的多层任务调度模型，将作战任务从云端逐层调度到无人机功能模块上执行。利用OMNeT++对无人机蜂群多层任务调度模型以及传统的单层任务调度模型分别进行仿真，云端以攻击使命组为例构建使命组集进行分配，并对任务吞吐量、消息平均端到端延时和任务完成时间进行性能对比。仿真结果表明：与平台级单层任务调度相比，在执行任务方面，模块级多层任务调度模型将单个任务平均完成时间降低了46.2%，将使命组完成时间降低了52.1%，在保证任务吞吐量的基础上具有对复杂任务更稳定的调度能力；在网络性能方面，模块级多层任务调度模型消息端到端延时更低，延时分布更集中，提高了网络消息传输的实时性。     

基于深度强化学习的多无人机协同进攻作战智能规划

无人机依靠作战效费比高、灵活自主等优势逐步替代了有生力量作战,多无人机协同作战任务规划成为热点研究问题。针对传统任务规划采用的智能优化算法存在的依赖静态、低维的简单场景、机上计算较慢等不足,提出一种基于深度强化学习（DRL）的端到端的多无人机协同进攻智能规划方法。将压制敌防空作战（SEAD）任务规划过程建模为马尔科夫决策过程,建立基于近端策略优化（PPO）算法的SEAD 智能规划模型,通过两组实验验证智能规划模型的有效性和鲁棒性。结果表明：基于DRL 的智能规划方法可以实现快速、精细规划,适应未知、连续高维的环境态势,智能规划模型具有战术协同规划能力。     

多无人机协同覆盖路径规划

多无人机协同覆盖路径规划(CPP)由于其并行性和容错能力,对于提高无人机完成侦察、监视、搜索等任务的效率具有重要意义。提出了一种基于无人机任务性能评价和任务区域划分的多无人机协同CPP算法。定量分析了无人机执行覆盖任务的能力,根据无人机及携带成像传感器的性能给出了计算无人机任务性能指数的数学公式;提出了一种基于任务性能和子区域宽度的任务区域划分算法,使无人机的总转弯次数达到最少。仿真结果表明,所提出的CPP算法能够规划出全局最优的多无人机协同覆盖路径。     

作战飞机的空-地攻击效能评估

用概率方法建立了描述单一飞机在威胁环境中攻击一个地面被动目标的数学模型,导出飞机对地攻击作战的任务成功率、目标被击毁率和飞机损失率等效能的表达式,给出用于效能评估的有关事件发生概率的计算公式,通过计算实例讨论了作战飞机空－地攻击效能的各种度量。     

多机型协同空战多目标分配战术决策仿真算法

针对多个机型能够同时使用而且空战性能差别很大的特点,研究运用多机协同作战的理论来探讨适合多机型协同空战的目标分配战术决策方法。提出仿真算法并给出不同机型搭配的目标分配结果。计算结果表明,文中介绍的方法可以满足我军高低机型搭配作战的要求,并能更有针对性地完成战术决策任务。